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Subject's code : 31106173
Introducción
El objetivo de este tema en describir el contexto de la asignatura. La motivación de la asignatura es enseñar métodos de análisis sobre entornos virtuales sociales en donde pueda ocurrir colaboración o cooperación. El contexto de la asignatura, por tanto, son entornos virtuales utilizados como medios de sociabilización, es decir, web social. Dentro del abanico de la web social nos centraremos en entornos cuyo principal objetivo es la realización de acciones en un entorno social, como son las redes sociales o los sistemas computacionales de aprendizaje colaborativo (CSCL en sus siglas en inglés).
No hay que olvidarse de los problemas de seguridad que a veces suceden en el uso de estos entornos, ni de las bases legales que proveen de un marco legal a la adquisición y uso de los datos que se generan en las interacciones en estos entornos. Hay que reseñar que la enseñanza de análisis de esos datos en la motivación principal de esta asignatura, por lo que el marco legal hay que tenerlo en cuenta.
El objetivo de este tema es familiarizarse con aplicaciones y ayudas para obtener información relevante de las interacciones que se realizan en la Web social. Como se ha visto en el Tema 1, la Web social es amplia, muy amplia, pero hay sitios web que llevan tiempo teniendo una gran importancia. Estamos hablando de las redes sociales y de dos fundamentalmente: Facebook, la más popular actualmente; Twitter, la red social de mayor relevancia informativa. Sin embargo, los contenidos del tema no se restringen exclusivamente a dos redes sociales, sino a la información relevante que se puede extraer. Es interesante, por tanto, tener nociones de teorías sociales, las cuales explican el comportamiento humanos en grupos. Al realizar una tarea de minería de datos sobre los datos de la web social, se tendrá en mente un objetivo: ¿qué se quiere deducir?, ¿qué se está buscando? Las teorías sociales ofrecen un contexto teórico para encauzar el proceso de minería. Este tema tiene un carácter principalmente práctico y nos centraremos en la obtención de información relevante utilizando las ayudas que las redes sociales suministran u otras aplicaciones de autor que son ajenas al propio desarrollo de las redes sociales. Para ello se propone un trabajo de documentación individual obligatorio.
En este tema nos centraremos en el análisis de la web social como una red. El análisis de redes sociales (SNA en sus siglas en inglés) es el área encargada de estudiar las redes mediante la teoría de grafos. Las redes pueden ser de diversos tipos: social, transporte, eléctrica, biológica, internet, información, epidemiología, etc. Por eso mismo, el SNA no se restringe únicamente a redes sociales entendidas como sitios web de interacción social como Facebook o Twitter, sino a todo contexto en el que se puede formar una red de relaciones.
En este tema se da una introducción a los fundamentos teóricos del SNA pero el objetivo es comenzar a utilizar herramientas que nos hagan posible hacer SNA. No nos podemos olvidar de la problemática en la obtención de información de sitios web en donde las interacciones se organizan como redes. Las comunicaciones en una red social, el foro del curso virtual, son ejemplos claros de redes a los que poder aplicar un SNA.
Para estudiar este tema hay que conocer un área de las ciencias de la computación muy importante, la minería de datos. La minería de datos o exploración de datos es el proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos. Utiliza los métodos de la inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos. El objetivo general del proceso de minería de datos consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior. En este tema vamos a aplicar métodos de minería de datos al análisis de la web social.
Hasta este tema hemos visto como analizar la web social utilizando SNA. El objetivo de este tema es completar los análisis realizados utilizando métodos de minería de datos. De esta forma seremos capaces de encontrar modelos o patrones que expliquen la naturaleza de nuestros datos, los cuales son agrupaciones de información relevante debido a las relaciones de los usuarios de un sitio de la web social, como redes sociales o sistemas CSCL.
